[解決済み] Anaconda vs EPD Enthought vs Pythonの手動インストール【終了しました

質問

様々なPythonバンドル(EPD / Anaconda)と手動インストールの相対的なメリット/デメリットは何ですか？

私は学術的な EPD をインストールしました、そして、私はそれについて何の問題も持っていません。それは、私が必要と思うより多くのパッケージを提供し、enpkg enstaller を使用して非常に簡単に更新できます。EPD アカデミック ライセンスは毎年更新が必要で、無料版では更新が簡単ではありません。

今のところ、私は本当に以下のような一握りのパッケージしか使っていません。 Pandas , NumPy , SciPy , matplotlib , IPython , 統計モデル とそれぞれの依存関係です。

このような限られた用途のために、手動インストールと pip install --upgrade 'package' またはバンドルはこれ以上のものを提供するのでしょうか？

どのように解決するのですか？

2015年更新 : 現在、私は常にAnacondaを推奨しています。科学計算、データサイエンス、ウェブ開発などのためのPythonパッケージがたくさん含まれています。また、優れた環境ツールも提供されています。 conda という優れた環境ツールを提供しており、Python 2と3の間でも、簡単に環境を切り替えることができます。また、パッケージの新バージョンがリリースされるとすぐに更新され、単に conda update packagename で更新できます。

以下、オリジナルの回答 :

Windowsでは、複雑なのは数学パッケージのコンパイルなので、手動インストールが有効なのは Python のみに興味があり、他のパッケージがない場合にのみ、手動インストールは有効な選択肢だと思います。

したがって、EPD (現在の Canopy) か Anaconda のどちらかを選択するのが良いでしょう。

Anacondaには約270のパッケージがあり、その中にはほとんどの科学的なアプリケーションやデータ分析にとって最も重要なもの、つまり NumPy , SciPy , パンダ , IPython , matplotlib , Scikit-learn . だから、もしこれで十分なら、私はAnacondaを選びます。

その代わり、他のパッケージに興味があるなら、さらにEnthoughtのパッケージのどれかを使うなら( Chaco などはリアルタイムのデータ可視化にとても便利です）、EPD/Canopy の方がよい選択でしょう。アカデミック版には、より多くのパッケージがベースインストールされ、さらに多くのパッケージがリポジトリにあります。AnacondaにはChacoも含まれています。